1樓：匿名使用者
dw檢驗用於檢驗隨機誤差項具復有一階自回歸形式的序列相關問題，也是就自相關檢驗。
杜賓和瓦特森根據樣本容量n和解釋變數數目k，在給定來顯著性水平下，建立d-w檢驗統計量的下臨界值和上臨界值，確定了具體的用於判斷的範自圍。
檢驗步驟
提出零假設和備選假設
h0：p=0隨機誤差項不存在一階序列相關
h1：p≠0
構造d-w檢驗統計量
d=2（1-p）
p→0時d→2
p→1時d→0
p→-1時d→4
統計學裡什麼叫做dw檢驗
2樓：我是開發區確山
dw檢驗用於檢驗隨機誤差項具有一階自回歸形式的序列相關問題，也是就自相關檢驗。
拓展資料：該統計量的取值在0-4之間，例如如果自變數數小於4個，統計量大於2，基本上可肯定殘差間相互獨立。
侷限性1.只適合於一階情形。
2.不適用於同時存在異方差和序列相關模型。
3.存在兩個不能確定的區域。
4.當解釋變數中含有被解釋變數的滯後項時，檢驗失效。
3樓：混世達人
dw檢驗是j.durbin(杜賓)和g.s.watson(沃特森)於2023年提出的一種適用於小樣本的檢驗方法.dw檢驗只能用於檢驗隨機誤差項具有一階自回歸形式的序列相關問題
4樓：匿名使用者
要背把這個，自相關檢驗
(1)如果0零假設，擾動項存在一階正自相關。dw 越接近於0，正自相關
性越強。
(2)如果l d 階正自相關。dw 越接近2，判斷無自相關性把握越大。
(4)如果4- u d (5) 如果4- l d 相關性越強。 5樓：匿名使用者 該統計量的取值在0-4之間，例如如果自變數數小於4個，統計量大於2，基本上可肯定殘差間相互獨立。 侷限性1.只適合於一階情形。 2.不適用於同時存在異方差和序列相關模型。 3.存在兩個不能確定的區域。 4.當解釋變數中含有被解釋變數的滯後項時，檢驗失效。 簡述dw檢驗 統計學裡什麼叫做dw檢驗 6樓：陽光語言矯正學校 dw檢驗是j.durbin(杜賓)和g.s.watson(沃特森)於2023年提出的一種適用於小樣本... k表示回歸模型中解釋變數個數(不包括常數項)。dw檢驗,杜賓-瓦特森檢驗,計量經濟,統計分析中常用的... 7樓：我是開發區確山 dw檢驗 用於檢驗隨機誤差項具有一階自回歸形式的序列相關問題，也是就自相關檢驗。 拓展資料：該統計量的取值在0-4之間，例如如果自變數數小於4個，統計量大於2，基本上可肯定殘差間相互獨立。 侷限性1.只適合於一階情形。 2.不適用於同時存在異方差和序列相關模型。 3.存在兩個不能確定的區域。 4.當解釋變數中含有被解釋變數的滯後項時，檢驗失效。 計量經濟學中dw統計量是什麼意思？在n多模型檢驗中，dw統計量的結果反映什麼問題，求簡單明瞭的解釋 8樓：匿名使用者 durbin watson 統計量用來檢驗殘差一階自相關 只能檢驗一階不能檢驗高階自相關 dw = sum (eps_t - eps_)^2 / sum (eps_t)^2 約= 2(1 - r) r表示相鄰殘差之間的相關係數 如果r = 0 也就是說近似於2的dw值表示殘差不存在相關性 如果r > 0 也就是說接近0的dw值表示正相關 如果r < 0 也就是說接近4的dw值表示負相關 一般dw統計量的表提供d_l和d_u dw < d_l 正相關 d_l d_u < dw < 4 - d_u 不存在自相關 4 - d_u < dw < 4 - d_l 該檢驗不確定 dw > 4 - d_l 負相關 擴充套件資料： 自相關性產生的原因： 線性回歸模型中隨機誤差項存在序列相關的原因很多，但主要是經濟變數自身特點、資料特點、變數選擇及模型函式形式選擇引起的。 1.經濟變數慣性的作用引起隨機誤差項自相關 2.經濟行為的滯後性引起隨機誤差項自相關 3.一些隨機因素的干擾或影響引起隨機誤差項自相關 4.模型設定誤差引起隨機誤差項自相關 5.觀測資料處理引起隨機誤差項序列相關 自相關的後果： 線性相關模型的隨機誤差項存在自相關的情況下，用ols（普通最小二乘法）進行引數估計，會造成以下幾個方面的影響。 從高斯-馬爾可夫定理的證明過程中可以看出，只有在同方差和非自相關性的條件下，ols估計才具有最小方差性。當模型存在自相關性時，ols估計仍然是無偏估計，但不再具有有效性。 這與存在異方差性時的情況一樣，說明存在其他的引數估計方法，其估計誤差小於ols估計的誤差；也就是說，對於存在自相關性的模型，應該改用其他方法估計模型中的引數。 1.自相關不影響ols估計量的線性和無偏性，但使之失去有效性 2.自相關的係數估計量將有相當大的方差 3.自相關係數的t檢驗不顯著 4.模型的**功能失效 9樓：匿名使用者 德賓-沃森（durbin-watson）檢驗簡稱d-w檢驗，是目前檢驗自相關性最常用的方法，但它只適用於檢驗一階自相關性。 先通過公式計算出dw值，再根據樣本容量n和解釋變數數目k查分布表，得到臨界值dl和du，然後判斷是否自相關。 因為dw=2(1-ρ),而自相關係數ρ（利用殘差構造的）的值介於-1和1之間，所以 0≤dw≤4 ，而且判定區間【0, dl ，du，(4-du)，(4-dl), 4】關於2對稱。 0 如果dw統計量表明殘差序列有一階自相關，說明原模型沒有擬合好，應為沒有捕捉到足夠資訊所以導致殘差自相關；或者說明模型中的解釋變數至少不是嚴格外生的。 改善方法：新增解釋變數或者對模型進行準差分。設原模型為yt=beta0+beta1*xt+ut,準差分得到[yt-rouy(t-1)]=[beta0(1-rou)]+[xt-roux(t-1)]+[ut-rouu(t-1)] ,rou就是殘差ut的一階自相關係數，t是下標，我敲的不太好看。 什麼是dw檢驗 10樓：碧海藍天 dw檢驗是j.durbin(杜賓)和g.s.watson(沃特森)於2023年提出的一種適用於小樣本的檢驗方法.dw檢驗只能用於檢驗隨機誤差項具有一階自回歸形式的序列相關問題 excel資料分析中的dw是什麼 11樓：匿名使用者 1、定義：dw檢驗是durbin-watson於2023年提出的d.w檢驗是以普通最小二乘法回歸並對回歸餘項的線性獨立性假設進行的檢驗,即序列的自相關檢驗。 2、優點：能直接根據估計的殘差計算,簡便快捷。 3、缺點：即存在乙個沒有任何結論的區域。一旦d檢驗值落在裡邊,就無法判斷是否有序列相關存在。 12樓：匿名使用者 時間序列分析中檢驗自相關的一種方法，中文名叫dw檢驗法，全名叫durbin-watson dw值=2，非自相關的，就是好的。 dw值=0，完全正自相關的，不好。 dw值=4，完全負自相關的，不好。 總之，越接近2越好。 13樓：匿名使用者 檢驗殘差是否具有自相關 統計學中d值是什麼意思 14樓：朱伶敏 代表方差。方差是各個資料與平均數之差的平方的和的平均數，用字母d表示 15樓： 你問的太籠統 說具體些 dw檢驗是j.durbin 杜賓 和g.s.watson 沃特森 於1951年提出的一種適用於小樣本的檢驗方法.dw檢驗只能用於檢驗隨機誤差項具有一階自回歸形式的序列相關問題 要背把這個，自相關檢驗 1 如果0零假設，擾動項存在一階正自相關。dw 越接近於0，正自相關 性越強。2 如果l d 階正自... power是指power of test statistic，是 來統計量的 源統計檢驗bai力 統計檢驗能du力 power of a statistical test 1 是在零假設為假應該被拒絕的情zhi況下，假設檢驗拒dao絕的概率。與犯第二類錯誤的概率互補的部分，1 稱為統計檢驗能力。1 ... 全距也稱為極差，是指總體各單位的兩個極端標誌值之差，即 r 最大標誌值 最小標誌值。因此，全距 r 可反映總體標誌值的差異範圍。全距。全距是用來表示統計資料中的變異量數 measuresofvariation 其最大值與最小值之間的差距 即最大值減最小值後所得之資料。其適用於等距變數 比率變數，不適...統計學裡什麼叫做dw檢驗，統計學裡什麼叫做DW檢驗
統計學中的power值是指什麼,統計學中的均值指的是什麼
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